Bedriftsveiledningen for datamerking på tvers av AI-modaliteter: Tekst, bilde, video og LiDAR

Tekstkommentarer utgjør ryggraden i store språkmodeller og programmer for naturlig språkbehandling. Vanlige merknadsoppgaver inkluderer navngitte enhetsgjenkjenning (NER), der enheter som personer, organisasjoner eller økonomiske transaksjoner, er tagget i dokumenter. følelsesmerking, som kategoriserer tilbakemeldinger fra kunder eller medarbeidere som positive, negative eller nøytrale og spørsmål/svar-kommentar, som gir strukturerte data for forsterkende læring med menneskelig tilbakemelding (RLHF) i generative AI-modeller. Bedrifter bruker disse merknadene til å drive AI-apper, alt fra chatboter til systemer for overholdelse av forskrifter, som sikrer at modellene blir trent på tekst som er både innholdsmessig nøyaktig og språklig mangfoldig.

Modeller med datasyn er avhengige av store mengder kommenterte bilder. Merknader kan ha form av avgrensende rammer, polygoner eller segmentering på pikselnivå. I bedriftssammenhenger gjør dette detaljhandelen i stand til å lære opp modeller for hylleovervåking, slik at beholdningen spores i sanntid. produsenter bruker bildemerking for å oppdage produktfeil under kvalitetssikring og AV-utviklere er avhengige av millioner av kommenterte bilder av fotgjenger- og kjøretøy for å lære opp modeller for oppfatning. Uten nøyaktig bildemerking risikerer disse AI-modellene feilklassifisering som kan skade merkevaresikkerheten eller til og med skape sikkerhetsrisikoer.

Videokommentarer krever merking av bildesekvenser, ofte med millisekunders intervaller. Dette er avgjørende for AI-systemer som er avhengige av tidsmessig kontekst. For eksempel er robotteknologi avhengig av kommentert video for å navigere effektivt og trygt. Sikkerhetsovervåkingssystemer er avhengige av videokommentarer for å oppdage trusler eller uregelmessigheter i sanntid. Idrettsorganisasjoner bruker videomerking til analyser og merker spillernes bevegelser bilde for bilde. Kompleksiteten og volumet til videodata gjør nøyaktig merknad spesielt utfordrende. Det krever at plattformer for arbeidsflyter sikrer både hastighet og presisjon.

LiDAR-datakommentarer er kjernen i selvkjørende kjøring og robotteknologi. LiDAR-sensorer genererer enorme 3D-punktskyer som må segmenteres og merkes med presisjon. Dette innebærer å klassifisere fotgjengere, kjøretøy og hindringer i det tredimensjonale rommet. I tillegg til AV er LiDAR-kommentarer avgjørende for robotnavigasjon, dronebasert kartlegging og romlig modellering av AR/VR. I motsetning til 2D-bilder introduserer LiDAR-data dybde, noe som gjør merknader betydelig mer kompleks. Bare en kombinasjon av automatisering + HITL (human-in-the-loop) kan gi den nøyaktigheten bedrifter trenger for sikkerhetskritiske applikasjoner.